Как настроить сквозную аналитику: подключить сервис или разработать свою систему? 10 факторов для интеграции

В каких случаях коробочного сервиса для полноценной сквозной аналитики недостаточно? Разберу критерии и помогу вам определиться.

Из облачных сервисов сквозной аналитики в России уже можно составить крепкий топ-10. И это только те, что на слуху. Почему же кто-то до сих пор внедряет собственные решения, когда на рынке такой выбор готовых систем?

Мы настраиваем контекстную рекламу и аналитику для e-commerce проектов. Среди клиентов такие лидеры в своих нишах, как Vsemayki и Русский Букет. Большие проекты практически не используют готовых решений сквозной аналитики, либо дорабатывают их под свои задачи.

В статье расскажем, почему так происходит и какие плюсы это дает.

Содержание статьи:

Мы не будем обозревать каждый известный сервис, а возьмем некий усредненный портрет. Какой-то из них предоставляет больше возможностей, какой-то меньше. Суть та же: мы сравниваем массовый продукт с собственной разработкой.

За дополнительную оплату можно подключить email-трекинг, ловец лидов, многоканальную аналитику, правила управления ставками в контексте.

С ними можно столкнуться, если проект масштабный или уникальный.

за новые интеграции, количество номеров в коллтрекинге и т.д. Цена, указанная на сайте сервиса, это не та сумма, которую вы в итоге заплатите. Минимальный тариф мало кого устраивает.

Чем больше у вас трафика, тем дороже будет пользование сервисом. В какой-то момент, если проект растет, или в высокий сезон, тариф может увеличиться.

Неудобно смотреть отчет – придется смириться или поменять сервис.

Если у вас больше 15 путей входа клиентов на сайт, то отследить их все корректно будет сложно. Это бесплатные каналы трафика (поисковые системы, сторонние сайты, где размещена ссылка на ваш ресурс, email, мессенджеры, группы социальных сетей, звонки, сайты партнеров и тп.), и платные (рекламные системы, email-рассылки, коллтрекинги, онлайн-чаты, ловцы-лидов, переходы от видеоблогеров, тв и радио-реклама, системы промокодов и т.п.).

Или предлагаются за дополнительную плату.

Например, у вас сильный бренд, и один из типичных путей пользователей к заказу это «контекст — брендовый SEO-трафик — ретаргетинг в соцсети». Значение брендового трафика в цепочке касаний логично снизить, так как вы им не управляете и оно не стоит денег.

Обработка необходима для объединения данных из различных инструментов, для работы с ключевыми фразами из рекламных систем, для создания группировок, переопределения наименований каналов и источников, кластеризации, сегментации и т.п.

Или придется прибегать к помощи техподдержки и программистов. Некоторые сервисы не предоставляют прямой интеграции даже к популярным решениям – стоит проверить, есть ли ваша CRM в списке.

Понадобится помощь специалистов, техподдержки, уже внедренная система может давать сбои и ошибки, которые придется устранять. Вам помогут, но и это стоит денег.

Но и хороших отзывов тоже достаточно, поэтому фактор спорный. Тут видимо, как повезет с менеджером.

Итак, ограничения есть, но критичны только для проектов с определенными требованиями. Большинство малых и средних бизнесов могут с ними никогда не столкнуться.

Мы не противопоставляем кастомную аналитику сервисам, в этом вопросе нет смысла: у них просто разный спектр задач.

Теперь о критериях: кому достаточно готового решения, а кому нужно внедрять сквозную аналитику собственной разработки.

Основной критерий выбора: количество трафика и источников, которые нужно отслеживать. Если это просто лендинг, с источниками Директ и прямые заходы, то хватит связки «Метрика — CRM — коллтрекинг».

Ваши задачи решит облачный сервис, если:

создания токенов для систем, выгрузки данных по API, обработки и объединения сырых данных в требуемые наборы данных, прогнозирования результатов и KPI, кластеризации данных, создания пользовательских визуализаций на языках формул.

Ориентир на количество лидов, цену лида, цену сделки, и эти KPI не меняются в зависимости от продукта, например.

Как вариант, в проекте с электронной коммерцией у вас могут использоваться специальные коэффициенты для расчета дохода по набору целей или расчет дохода с выкупом.

когда бизнес вырастет, будете смотреть те же самые отчеты и отслеживать те же самые показатели.

выгрузить ваши данные и перенести в другой скорее всего не получится.

Каждый сервис имеет свои ограничения и это может стать проблемой, когда ваш бизнес начнет расти. Иногда лучше сразу подключать кастомное решение с прицелом на будущее, даже если прямо сейчас в нем нет нужды.

Рассказываем на примере наших клиентов: какие именно задачи они решали с помощью кастомной сквозной аналитики.

Критерий настройки собственной системы аналитики все тот же – объем анализируемых данных, и к нему еще добавляются требования точности. На больших бюджетах цена ошибки выше, и каждый источник должен контролироваться. Нужно видеть более узкие срезы по аудиториям, устройствам, отслеживать путь клиента с первого визита по 20-й.

Проект это не просто большой посещаемый сайт, это может быть сайт + несколько лендингов под отдельные продукты + мобильное приложение. Или федеральный бизнес с филиалами по стране, и у каждого отдельный сайт. При этом весь трафик с них нужно видеть в едином окне.

Иногда подключение к облачному сервису просто невозможно по соображениям безопасности. Внутренняя политика компания такова, что не позволяет передавать данные третьей стороне.

Например, у вас за месяц на сайте 120 000 сеансов, активно работают контекстная реклама в Яндекс Директ, реклама ВКонтакте, MyTarget, вы привлекаете пользователей через сообщество, истории, reels в социальных сетях, используете email-рассылку, чат-ботов, связываетесь с клиентами в мессенджерах.

Использование даже половины из перечисленных источников говорит о том, что вам следует разрабатывать кастомную систему сквозной аналитики. А еще среди каналов трафика есть поисковые системы, рекомендательные сайты, ссылки с сайтов партнеров, отзовиков и т.п.

Вы хотите сами выбирать, какие данные и в каких срезах анализировать.

Решение из «коробки» может содержать ограничение на 20000 тыс.визитов в месяц (которое вы можете расширить до 2 000 000 визитов в месяц, заплатив сотни тысяч рублей).

Например, может понадобиться построить сложную воронку продаж; вычислить количество ассоциированных конверсий и проследить влияние каналов трафика друг на друга; построить прогноз на конец месяца по каждому из KPI; разделить рекламные кампании на типы; оценить эффект от используемых в рекламе баннеров; отслеживать категорию таргетинга для рекламных кампаний с автотаргетингом.

Пример отчета с ассоциированными конверсиями, влиянием каналов друг на друга в двух системах атрибуции:

Вам нужен уникальный интерфейс, который включает только функции, необходимые вам.

В компании сложная система оценки эффективности каналов трафика, которая требует дополнительных расчетов.

Пример отчета для оценки дохода с учетом выкупа и наценки по рекламным системам и их кампаниям:

Да, есть статистика по отдельным рекламным объявлениям. Но наш отчет например позволяет собирать все объявления по одному макету. Может быть 1500 отдельных баннеров-объявлений разных размеров и с разными таргетингами, а по факту это 3-5 макетов (с разным посылом, например).Можно руками не клеить статистику по 1500 объявлений и не сопоставлять с id. Он позволяет оценить эффект каждого креатива, в независимости от формата баннера.

Пример отчета для оценки эффективности баннеров:

Идеальным решением будет выгрузка всей имеющейся ретроспективы. Это позволит с большей точностью анализировать сезонность, взаимосвязь показателей, влияние настроек рекламных кампаний и инструментов лидогенерации на показатели, а также отслеживать эффект от изменения дизайна, юзабилити веб-сайта. В «коробочном» решении загружаются данные либо с даты подключения, либо за последние 3-6 месяцев.

Персонализированная система сквозной аналитики подходит крупным проектам, которые хотят получить продукт без ограничений. Но коллтрекинг, ловцы лидов и другие сервисы нужно подключать отдельно, выбрав комплект из наиболее удобных.

Что касается цены внедрения сквозной аналитики – про это можно писать отдельную статью. По нашему опыту, проекты, которые подключают собственную сквозную аналитику осознанно, и реально ее используют, окупают ее через какое-то время. А ежемесячная поддержка может выйти даже дешевле чем тарифы облачных сервисов.

Резюмируем:

Кратко сформулируем критерии. Стоит задуматься о внедрении собственной системы сквозной аналитики, если:

Кейс внедрения сквозной аналитики на крупном проекте:

Поставьте ❤, если было полезно. На вопросы отвечу в комментариях.